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文檔簡介
1、隨著無人機等小型航空飛行器的發(fā)展,作為其動力裝置的航空活塞式發(fā)動機也得到了極大的關(guān)注,發(fā)動機過渡工況空燃比精確控制與否對發(fā)動機的經(jīng)濟性、動力性以及航空飛行器的飛行安全性和可靠性有著重要的影響,因此航空活塞式發(fā)動機過渡工況空燃比控制具有重大研究意義。
本文經(jīng)過對粒子群優(yōu)化算法的理論分析,提出了一種融入變異算子的改進粒子群算法VPSO,性能測試結(jié)果表明,改進的粒子群算法在搜索過程中能保持較好的種群多樣性,在收斂速度和精度方面都有較
2、大程度提高。并用其優(yōu)化Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到用于空燃比預(yù)測的VPSO-Elman預(yù)測模型。
航空發(fā)動機的過渡工況空然比控制具有強非線性、時滯、不確定等特點。為了能夠精確地對過渡工況空燃比進行控制,本文研究設(shè)計了一種基于粒子群優(yōu)化算法和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型預(yù)測控制策略。該策略結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)性、能夠任意精度逼近非線性映射的特點,以及模型預(yù)測控制對于處理不確定性系統(tǒng)的優(yōu)勢。
建立用于仿真驗證的AMESim發(fā)動機
3、模型,并使用實驗數(shù)據(jù)進行模型標定,同時在MATLAB/Simulink中建立模型預(yù)測控制系統(tǒng),進行耦合仿真,結(jié)果表明:本文所建的空燃比預(yù)測模型準確度較高,測試數(shù)據(jù)平均誤差較小,準確度能夠滿足空燃比的預(yù)測要求;對于不同的過渡工況,相比于PID控制,模型預(yù)測控制能夠?qū)崿F(xiàn)更精確的空燃比控制,空燃比的超調(diào)量和回調(diào)時間都有很大程度的改善,證明了模型預(yù)測控制應(yīng)用于空燃比控制的有效性和優(yōu)越性;對于不同節(jié)氣門開度變化速率,在加速工況和減速工況下,空燃比
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